Fabricile inteligente sunt, în esență, locul în care ia naștere Industria 4.0, folosind aceste sisteme cibernetice avansate care permit mașinilor să-și ia propriile decizii. Configurația combină dispozitive conectate la internet cu analiză realizată prin inteligență artificială pentru a construi linii de producție capabile să se repare singure atunci când apare o problemă, fără ca muncitorii să fie nevoiți să intervină manual. Conform unui studiu realizat de Nature Research, fabricile care adoptă această tehnologie înregistrează cu aproximativ 39% mai puține probleme de calitate în procesul de fabricație a unor cantități mari de produse, ceea ce reprezintă o diferență semnificativă pentru producători care doresc să reducă deșeurile și să economisească bani.
Atunci când vine vorba de automatizarea industrială, unul dintre beneficiile majore este modul în care aceasta accelerează transformarea digitală. Să luăm, de exemplu, întreținerea predictivă, care analizează în timp real datele privind echipamentele și poate reduce opririle neplanificate cu aproximativ 20-25%. Noile configurații de automatizare contribuie și la funcționarea mai inteligentă a fabricilor. Înregistrăm o eficiență energetică cu 15 până la 20% mai bună datorită funcțiilor automate de echilibrare a sarcinii, fără a afecta nivelurile de producție. Ceea ce face cu adevărat posibilă această funcționare este colectarea fără probleme a datelor provenite de la senzori de pe linia de producție și integrarea acestora în sistemele ERP. Acest lucru creează bucle de feedback care permit managerilor să reacționeze mai rapid la probleme și să aibă o viziune de ansamblu asupra întregului proces, de la început până la sfârșit.
Fabrica de Electronice Siemens din Amberg este un exemplu concludent despre cum datele pot transforma procesele de producție. Au reușit să atingă aproape perfecțiunea în calitatea producției, la 99,99%, în timp ce au crescut productivitatea cu aproximativ trei sferturi, datorită tehnologiei de tip digital twin și sistemelor automate. Configurația lor de inspecție optică automată a redus defectele care trec neobservate la un nivel de circa 0,0015%, ceea ce este destul de remarcabil dacă te gândești la acest aspect. În jur de 1.500 de dispozitive diferite din întreaga fabrică gestionează aproximativ 50 de milioane de actualizări de date în fiecare zi. Această cantitate uriașă de informații permite fabricii să optimizeze automat modul în care materialele se deplasează prin instalație. Ceea ce face această operațiune cu adevărat impresionantă este modul în care poate fi extinsă la scară mare, păstrând în același timp un astfel de nivel de precizie în toate aspectele operațiunilor fabricii inteligente.
Tot mai mulți producători recurg în prezent la setările modulare de automatizare, în special cei care au conexiuni robotice plug-and-play. Aproximativ 68% dintre toate liniile noi de producție includ acum acest tip de sistem. Analizând tendințele regionale, Asia-Pacific este cu siguranță în avans față de alții în ceea ce privește adoptarea tehnologiei de automatizare. Regiunea a reprezentat aproximativ 43% din toate cheltuielile pentru automatizare industrială anul trecut, în mare parte din cauza faptului că companiile din această zonă acționează hotărât în sectoarele de producție electronică și de autovehicule. Între timp, soluțiile de automatizare bazate pe cloud au înregistrat și ele o creștere masivă, extinzându-se cu aproximativ 200% de la începutul anului 2020. Aceste platforme fac posibilă colaborarea fără probleme între fabrici de pe întreaga lume, chiar dacă acestea se află la mii de mile distanță una de alta.
Automatizarea condusă de inteligență artificială se bazează pe învățarea mecanică pentru a procesa atât înregistrările istorice, cât și informațiile curente, permițând liniilor de fabricație să se optimizeze în timp. Această tehnologie efectuează modificări în timp real la aspecte precum viteza de producție, consumul de energie și modul în care materialele se deplasează prin sistem. În fabricile de asamblare auto, aceste ajustări inteligente au demonstrat că pot reduce deșeurile materiale cu aproximativ 18 la sută, conform unor rapoarte recente din industrie. Ceea ce diferențiază aceste sisteme față de metodele fixe mai vechi este capacitatea lor reală de învățare, în momentul în care mașinile încep să arate semne de uzură. În loc să aștepte defectările, acestea se adaptează la declinul treptat al echipamentelor, menținând în același timp calitatea produselor la niveluri acceptabile pe durata de viață a echipamentelor industriale în curs de învechire.
Aproximativ 74% dintre fabricile de astăzi sunt conectate în prezent prin tehnologia IIoT, care integrează senzori în scule și mașini CNC de-a lungul suprafețelor de producție. Sistemul trimite date în timp real către ecranele centrale de monitorizare, unde personalul fabricii poate observa modificările temperaturii reactoarelor aproape instantaneu, uneori chiar în 0,3 secunde. Operatorii primesc, de asemenea, alerte atunci când brațele robotice trebuie ajustate în timpul sarcinilor delicate de prelucrare. În plus, sistemul ajută la potrivirea materialelor primite cu ceea ce este necesar, de fapt, pe linia de producție la un moment dat. Toate aceste caracteristici funcționează împreună pentru a menține o utilizare eficientă a resurselor în întreaga instalație.
Atunci când companiile implementează computația la margine (edge computing), timpul de decizie scade de obicei la circa 2 sau 3 milisecunde, deoarece sistemul procesează lucruri precum datele privind viziunea artificială și vibrațiile exact acolo unde au loc, în loc să trimită toate informațiile în afara sediului. Să luăm, de exemplu, o companie farmaceutică care a reușit să își reducă timpul de inspecție aproape la jumătate după instalarea acestor camere speciale care funcționează la margine. Aceste camere pot detecta imediat capacele defecte ale flacoanelor și le elimină fără să mai aștepte confirmarea de undeva din cloud. Ceea ce este cu adevărat interesant este modul în care aceste dispozitive de la margine gestionează toate aceste informații. Ele filtrează de fapt peste 90% din datele care nu sunt relevante chiar la nivelul liniei de producție. Aceasta înseamnă mai puține date care blochează conexiunile de rețea și sisteme care răspund mult mai rapid în momentul apariției unor probleme.
Internetul Industrial al Lucrurilor crește cu siguranță productivitatea, însă mulți producători se îngrijorează din cauza problemelor de securitate atunci când echipamentele lor sunt conectate. Aproximativ două treimi dintre managerii de fabrici menționează de fapt cibersecuritatea ca o problemă majoră pentru mașinile lor conectate în rețea. În prezent, companiile încep să implementeze ceea ce se numește arhitectură zero trust, care separă practic stațiile de lucru ale roboților de computerele obișnuite utilizate în activitățile economice. De asemenea, păstrează datele sensibile de antrenament AI în depozite securizate și criptate, astfel încât concurenții să nu poată fura proprietatea intelectuală. Unitățile performante din vârf depășesc securitatea de bază prin configurarea unor permisiuni stricte de acces, bazate pe rolurile angajaților. Unele dintre acestea efectuează chiar teste de penetrare la fiecare două săptămâni, vizând în mod specific acele controlere logice programabile care gestionează procesele critice de producție în cadrul rețelelor de tehnologie operațională.
Tehnologia twin-urilor digitale creează copii virtuale ale sistemelor reale de fabricație și schimbă modul în care funcționează fabricile astăzi, reflectând ceea ce se întâmplă pe linia de producție exact cum se întâmplă în realitate. Atunci când este combinată cu funcționalități de fir digital, producătorii beneficiază de un flux continuu de date de la etapa inițială de proiectare până la producția finală. Acest lucru le permite să ruleze simulări, să identifice zonele în care lucrurile nu funcționează eficient și să testeze modificările înainte de a face investiții costisitoare. Conform unui studiu publicat anul trecut, companiile care au adoptat această abordare și-au redus cheltuielile cu prototiparea cu aproximativ 28 la sută, în timp ce au reușit să pregătească produsele pentru piață mult mai rapid decât permit metodele tradiționale.
Atunci când informațiile în timp real ale senzorilor sunt combinate cu algoritmi de învățare automată, tehnologia gemenilor digitali poate prezice momentul în care echipamentele ar putea eșua, reușind acest lucru în jur de 92% dintre cazuri, conform unor teste recente. Inginerii dispun acum de ceva numit comisionare virtuală, unde verifică întregi linii de producție în interiorul unui software de simulare, înainte de implementare. Acest lucru reduce cu aproximativ 40% întârzierile frustrante la implementare, ceea ce face o diferență majoră pe suprafețele de producție. Întregul sistem ajută la evitarea defecțiunilor neașteptate, asigurând în același timp că mașinile nu consumă energie în mod inutil după ce sistemul este activat în lumea reală. Multe fabrici de producție raportează economii semnificative doar datorită rulării acestor simulări în avans, mai degrabă decât descoperirea problemelor în timpul operațiunilor reale.
O mare companie energetică a implementat tehnologia digital twin (jumătate digitală) pentru peste 200 de turbine cu gaz din cadrul operațiunilor sale. A utilizat aceste replici virtuale pentru a studia modul în care funcționează procesul de combustie în interiorul motoarelor și pentru a urmări semnele de uzură în timp. Rezultatele au fost destul de impresionante, de fapt. Echipele de întreținere au putut acum prevedea momentul în care anumite componente necesitau intervenție, înainte ca să apară defecțiuni. Această abordare a crescut performanța turbinelor cu aproximativ 6,2 la sută anual. Cheltuielile cu întreținerea au scăzut semnificativ și s-au realizat economii de aproximativ optsprezece milioane de dolari doar în primele trei ani. În plus, echipamentele au avut o durată de funcționare mai mare decât se estimase. Toate acestea demonstrează cât de mare poate fi impactul tehnologiei digital twin asupra fiabilității sistemelor, dar și asupra economiilor financiare în mediile industriale.
Schimbarea din automatizarea industrială schimbă modul în care funcționează întreținerea, trecând de la remedierea problemelor după ce apar la anticiparea acestora înainte de a se produce. Utilizând senzori și tehnologii de învățare automată, fabricile pot identifica acum posibile probleme cu 7-30 de zile înainte. Conform unor rapoarte recente din industrie, companiile care implementează aceste sisteme predictive înregistrează cu 40-50% mai puține oprirea neașteptate. Programe inteligente analizează diverse date, inclusiv performanțele anterioare ale echipamentelor, modelele de vibrații și citirile de temperatură pentru a identifica piese, cum ar fi rulmenții, motoarele electrice sau chiar sistemele hidraulice, care ar putea fi aproape de capătul vieții lor. Acest sistem de avertizare timpurie oferă managerilor de uzină timp valoros pentru a programa reparațiile în timpul oprirei planificate, în loc de a face față unor reparații de urgență costisitoare.
Sistemele moderne de automatizare integrează senzori IoT care monitorizează peste 15 parametri, inclusiv vâscozitatea lubrifiantului și fluctuațiile sarcinii electrice. Această telemetrie continuă susține detectarea timpurie a degradării supapelor compresorului, a dezaliniamentului benzii transportoare prin analiza vibrațiilor și programarea predictivă a înlocuirii motoarelor servo ale brațelor robotice, asigurând astfel întreținere proactivă și menținerea performanței.
Platforme unificate de orchestrare a datelor procesează până la 2,5 milioane de puncte de date pe linie de producție pe zi, furnizând modelelor predictive intrări critice:
| Tip de Date | Impact asupra fiabilității |
|---|---|
| Jurnale de echipamente | Identifică modelele de utilizare care afectează durata de viață a componentelor |
| Metriki privind energia | Detectează degradarea izolației în motoare |
| Statistici privind controlul calității | Corelează defectele produselor cu starea mașinilor |
Industria trece de la reparații efectuate după apariția defecțiunilor la întreținerea prescriptivă, susținută de gemeni digitali. Pionierii adoptatori obțin o acuratețe de 93% la prima reparație prin combinarea simulărilor 3D ale echipamentelor cu date reale provenite de la senzori, reducând verificările inutile de întreținere cu 34% (Manufacturing Leadership Council 2024).
Sistemele cibernetico-fizice (CPS) integrează mașinăriile fizice cu inteligența digitală prin intermediul senzorilor încorporați și al rețelelor IoT, permițând monitorizarea în timp real și controlul adaptiv. Fabricile care utilizează CPS raportează o viteză de răspuns cu 18–23% mai mare la perturbările din lanțul de aprovizionare. Prin integrarea calculului la margine (edge computing), CPS reduc latența deciziilor și susțin ajustările autonome ale controlului calității, fără intervenția omului.
Automatizarea de astăzi se concentrează pe colaborarea mai eficientă dintre oameni și sistemele AI. Acești roboți colaborativi, cunoscuți sub numele de coboți, sunt echipați cu camere inteligente care le permit să execute sarcini delicate chiar lângă colegii lor umani. Fabricile raportează cu aproximativ un sfert mai puține leziuni provocate de eforturi repetitive de când aceste mașini împărtășesc sarcinile de pe liniile de asamblare. Unele companii folosesc chiar asistenți AI care analizează datele privind performanțele anterioare pentru a ajuta angajații să decidă când este cel mai potrivit moment pentru a planifica procesele de producție. Acest lucru creează un ciclu benefic în care toți învață din ceea ce funcționează cel mai bine, ceea ce înseamnă nu doar că sarcinile se execută mai repede, ci și că locurile de muncă devin mai sigure în timp.
Ascensiunea inteligenței artificiale generative schimbă modul în care abordăm proiectarea proceselor, permițând inginerilor să parcurgă sute, dacă nu mii de scenarii de producție în doar câteva minute. Să luăm, de exemplu, un producător de automobile care a aplicat recent aceste modele de inteligență artificială pentru a-și reimagina operațiunile de sudare. Au reușit să reducă consumul de energie cu aproximativ 12 la sută după ce au ajustat secvența. Ceea ce face această tehnologie cu adevărat puternică este capacitatea sa de a funcționa împreună cu instrumente de mentenanță predictivă. Aceste sisteme combinate pot sugera, de fapt, când merită să fie modernizat echipamentul, analizând dacă costurile inițiale ar putea fi justificate prin economiile viitoare obținute prin evitarea defecțiunilor neașteptate și prin menținerea neîntreruptă a funcționării zilnice.
Se estimează ca aproximativ 65% dintre producători să adopte rețele neuronale bazate pe edge computing până în 2026, ca parte a tranziției către inteligența artificială descentralizată. Aceste sisteme permit identificarea defectelor în timp real, lucru pe care soluțiile bazate pe cloud nu pot egala în ceea ce privește viteza. Odată cu dezvoltarea fabricilor inteligente activate prin 5G în întreaga industrie, procesele de automatizare încep să depindă într-o măsură mai mare de algoritmi capabili să se adapteze în funcție de materialele utilizate și de modul în care cererea se schimbă pe durata ciclurilor de producție. Această tendință marchează un pas semnificativ înainte pentru operațiunile de fabricație care trebuie să fie atât reziliente, cât și inteligente pentru a face față cerințelor moderne de producție.
Fabricile inteligente folosesc sisteme cibernetice fizice pentru a permite mașinilor să-și ia propriile decizii, combinând dispozitive conectate la internet cu analize realizate cu ajutorul inteligenței artificiale, reducând astfel intervenția umană în liniile de producție.
Automatizarea industrială accelerează transformarea digitală prin îmbunătățirea întreținerii predictive și eficienței energetice, în timp ce sporește managementul general al producției și reduce problemele de calitate.
Calculul la margine permite procesarea în timp real a datelor în locația unde sunt generate, reducând latența și îmbunătățind timpii de răspuns în mediile de producție.
Sistemele Cibernetico-Fizice integrează mașinăria fizică cu inteligența digitală pentru a permite monitorizarea în timp real, controlul adaptiv și răspunsuri mai rapide la perturbările din lanțul de aprovizionare.
Drepturi de autor © 2024 de către Shenzhen QIDA electronic CO.,ltd
EN